ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Concepte de Data Warehousing

Care sunt diferitele straturi ale unui depozit de date?

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Concepte de Data Warehousing

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Pregătește-te pentru parcurgerea acestui curs punând bazele cu câteva concepte fundamentale. Vei afla ce este un data warehouse și cum se compară cu tehnologii cu nume similare: data mart-urile și data lake-urile. De asemenea, vei descoperi cum diferitele roluri contribuie la etapele unui proiect de data warehousing.

Exercise 1: Ce este un depozit de date?Exercise 2: Ce este și de ce contează Exercise 3: Posibile cazuri de utilizare a unui depozit de date pentru Zynga Exercise 4: Care este diferența dintre depozitele de date și lacurile de date?Exercise 5: Data warehouse vs. data lake Exercise 6: Data warehouse vs. data mart Exercise 7: Alegerea între un lac de date, un depozit de date și un data mart Exercise 8: Depozitele de date susțin analiza organizațională Exercise 9: Ciclul de viață al unui depozit de date Exercise 10: Sprijin acolo unde este nevoie Exercise 11: Cine face ce?

Vei aprofunda arhitectura data warehouse-ului, explorând straturile sale tipice și modul în care stratul de prezentare îi sprijină pe analiști. Vei afla despre abordarea top-down a lui Bill Inmon și cum se compară cu abordarea bottom-up a lui Ralph Kimball. În final, vei înțelege diferența dintre sistemele OLAP și OLTP.

Exercise 1: Care sunt diferitele straturi ale unui depozit de date?

Exercițiul curent

Exercise 2: Ordonarea straturilor unui depozit de date Exercise 3: Înțelegerea procesului ETL Exercise 4: Alege stratul corect Exercise 5: Stratul de prezentare Exercise 6: În rolul unui consultant Exercise 7: Sprijinirea analiștilor și a utilizatorilor de tip data scientist Exercise 8: Arhitecturi de depozite de date Exercise 9: Top-down vs. bottom-up Exercise 10: Caracteristicile abordărilor top-down și bottom-up Exercise 11: Alegerea abordării top-down Exercise 12: Sisteme OLAP și OLTP Exercise 13: Cubul de date OLAP Exercise 14: Scenarii OLAP vs. OLTP Exercise 15: Înțelegerea OLTP

Vei învăța cum să organizezi datele din data warehouse-ul tău cu ajutorul unui model de date bine structurat. Începi cu noțiunile de bază ale modelării datelor: ce sunt tabelele de fapte și de dimensiuni și cum le folosești în schemele stea și fulg de nea. Vei parcurge apoi procesul în patru pași al lui Kimball pentru crearea unui model de date și vei afla cum să gestionezi dimensiunile cu schimbare lentă.

Exercise 1: Modelarea datelor în depozitul de date Exercise 2: Înțelegerea tabelelor de fapte și a tabelelor dimensionale Exercise 3: O noapte stelată și înzăpezită Exercise 4: Fapt sau dimensiune?Exercise 5: Procesul în patru pași al lui Kimball Exercise 6: Ordonarea pașilor Kimball Exercise 7: Stabilirea granularității Exercise 8: Selectarea faptelor potrivite Exercise 9: Dimensiuni cu schimbare lentă Exercise 10: Mini-test despre modificările lente Exercise 11: Diferența dintre tipul I, II și III Exercise 12: Stocare în rânduri vs. în coloane Exercise 13: Clasificarea scenariilor pentru stocarea pe rânduri și pe coloane Exercise 14: De ce este stocarea pe coloane mai rapidă?Exercise 15: Care interogări sunt mai rapide?

Vei încheia cursul analizând avantajele și dezavantajele proceselor ETL și ELT, precum și diferențele dintre implementarea on-premise și cea în cloud. Vei finaliza cu un exemplu practic în care vei lua decizii cheie privind proiectarea și implementarea unui data warehouse.

Exercise 1: ETL și ELT Exercise 2: ETL față de ELT Exercise 3: Diferențe între ETL și ELT Exercise 4: Alegerea ELT Exercise 5: Curățarea datelor Exercise 6: Operațiuni de curățare a datelor Exercise 7: Adevăr în transformările datelor Exercise 8: Înțelegerea guvernanței datelor Exercise 9: Depozite de date on-premise și în cloud Exercise 10: Diferențele dintre on-premise și cloud Exercise 11: Potrivirea implementării cu justificarea Exercise 12: Exemplu de proiectare a unui depozit de date Exercise 13: Legând totul împreună Exercise 14: Alegerea abordării bottom-up Exercise 15: Știi totul?Exercise 16: Concluzie